Опубликованы подробности багов Zoom, приводящих к прослушке конференций

Опубликованы подробности багов Zoom, приводящих к прослушке конференций

Опубликованы подробности багов Zoom, приводящих к прослушке конференций

В популярном софте для видеоконференций Zoom недавно нашли две уязвимости, которые могут привести к удалённой компрометации клиентов и MMR-серверов. О проблемах в безопасности рассказала эксперт Google Project Zero Натали Силванович.

Специалист опубликовала отчёт, ставший результатом исследования уязвимостей в сервисе Zoom. Силванович заинтересовалась 0-click атакой, которую продемонстрировали на Pwn2Own.

«В прошлом я не придавала большого значения исследованию Zoom, поскольку искренне верила, что любая атака потребует от пользователя множество кликов. Тем не менее некоторые организации используют Zoom таким образом, что открывают интересные векторы атак», — объясняет эксперт.

Силванович нашла два разных бага, один из которых — переполнение буфера (затрагивает как Zoom-клиент, так и Zoom Multimedia Routers), а второй приводит к утечке информации (затрагивает MMR-серверы).

Специалист также отметила недостаточную имплементацию механизма Address Space Layout Randomization (ASLR), предназначенного для защиты от повреждения памяти. Выявленные уязвимости особенно опасны в тот момент, когда серверы MMR запрашивают аудио- и видеоконтент. Успешная эксплуатация может привести к прослушиванию видеоконференций и деловых переговоров.

Разработчики Zoom получили информацию о брешах ещё в прошлом году, после чего выпустили соответствующие патчи. Кроме того, владельцы сервиса прислушались к советам включить ASLR.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru